The effect of microbial inoculant origin on the rhizosphere bacterial community composition and plant growth-promotion

微生物菌剂来源对根际细菌群落组成及促进植物生长的影响

摘要

目的：微生物接种被认为是一种潜在的根际工程方法。然而，目前尚不清楚微生物菌剂的来源在多大程度上促进了植物的生长，以及哪些类群对植物有益。

方法：利用从森林、大豆和番茄地土壤中分离的不同微生物菌剂（和营养对照）进行了微生物移栽试验，测定了它们对番茄植株生物量和养分同化的影响。在实验结束时比较了根际细菌群落，并用相关分析和机器学习分析来确定与植物生长促进相关的潜在关键类群。

结果：微生物菌剂对植物生长有明显的促进作用。特别是对植物生物量的正效应与来自森林和大豆田土壤的微生物菌剂显著相关，而来自森林和番茄田土壤的微生物菌剂对植物养分同化有明显的正效应。土壤养分单独对根际细菌群落的影响相对较小。微生物菌剂的来源对细菌群落结构有明显的影响，番茄菌剂和大豆菌剂对细菌群落的多样性和丰富度都有积极的影响。具体来说，链霉菌、叶黄素单胞菌和肠杆菌被确定为影响植物生长的潜在关键属。

结论：土壤微生物菌剂的来源可预测地影响植物生长和养分同化，这些影响与某些关键细菌属有关。

介绍

植物与其土壤微生物群有着密切的联系（Vezzani et al.2018），这可以给植物带来各种好处，如抑制细菌和真菌疾病、促进植物生长和重要养分的同化（Berendsen et al.2012；Stringlis et al.2018）。反过来，植物将大量的光合作用碳投入到根系分泌物中，从而吸引和喂养植物有益的和与根系相关的微生物群（Badri和Vivanco，2009年；Bais等人，2006年）。虽然根际微生物群和植物之间的相互作用在植物生长中起着关键作用，但目前尚不清楚如何设计这一过程来提高作物产量和恢复暴露于集约农业实践的土壤中的微生物多样性。在这项研究中，我们通过实验测试了微生物接种剂的来源对细菌促进植物生长的影响程度，以及某些分类群是否与植物的有益作用有关。

对根际微生物群的调控具有极大的潜力，可以提高农业产量，这对于在人口不断增长的情况下维持稳定的食物供应至关重要（Turner等人，2013年）。根际微生物可以通过多种机制促进植物生长，如增加养分的利用率、分泌植物激素、抑制病原体或对植物代谢产生积极影响（Perez-Montano et al.2014；Zhou et al.2015）。而引入单一微生物或少量微生物的合成混合物可有效实现所需的微生物组功能和植物生长促进效果（Lioussanne et al.2010；Wei et al.2015；Wubs et al.2016），尽管在简化的实验室条件下观察到明显的有益效果，但一些研究仅报告了有限的成功（Kardol et al.2008；Ryan and Graham 2018）。这种差异可能是由于各种混杂因素造成的。例如，一些微生物接种剂可能无法与当地适应的本地微生物群竞争，导致建立成功率低（Eisenhauer et al.2013）。一些微生物菌剂也可能与本地微生物群过于相似，无法提供任何新的或补充的植物生长促进功能（Ambrosini et al.2015）。最后，一些微生物菌剂可能只是缺少一些为植物提供所需功能所必需的重要关键物种（Banerjee et al.2018）。在这里，我们研究了是否有可能克服这些潜在的限制，使用高度不同的'微生物'移植不同的来源，以提高植物生长和养分同化。

为此，我们从番茄、大豆田土壤和亚热带森林土壤（每种土壤类型N=3）中分离并制备了三种不同的微生物菌剂，并比较了它们对番茄生长的影响。选择番茄植株（和土壤）作为目标移植土壤，因为番茄连作通常会导致土壤微生物多样性降低和微生物组分变化，这与作物产量降低相关（Pang et al.2017）。因此，利用微生物菌剂恢复番茄土壤微生物多样性可以为培育更健康的植物根际微生物提供一种环境友好的策略。所有微生物（和营养控制）接种均采用普通灭菌番茄根际土壤，并在移栽试验结束时（接种后5周）测定植株生长促进、细菌丰度、细菌群落多样性和组成的差异。相关和机器学习分析（随机森林分析）被用来确定潜在的关键类群与番茄植株生长和养分同化。我们假设微生物菌剂的来源可能通过向根际引入不同的关键类群对植物的生长促进产生相当大的影响，而营养菌剂的作用相对较小。此外，我们预期植物生长促进的变异应与根际细菌的丰度、多样性和群落组成相关，可能揭示与植物有益效应相关的重要分类群。

材料和方法

微生物菌剂土壤样品的收集

本研究从南京不同地点采集了三种不同土地利用历史的表层土壤（番茄、大豆田土壤或亚热带森林土壤）。每个采样点采集三个独立的土壤样品，每个独立的土壤样品（>15 kg）由4个子样品组成，这些子样品被汇集并均质以进行分析，以获得每个采样点的三个独立重复（N= 3）。如前所述，对所有土壤样品的物理化学性质进行了分析（Xun等人，2015b），结果见表S1。在提取微生物群落之前，对所有土壤样品进行湿筛（4 mm）以去除植物材料，在4℃下储存并在收集后一周内使用。

表S1本研究所用土壤的物理化学性质

Table S1 Physico-chemical properties of soils used in this study

微生物菌剂的制备及应用

微生物接种剂的制备方法是：在室温下，在120 rpm的轨道振动筛上，将来自每个独立取样复制品的350 g土壤（干重当量）与700 mL无菌Murashige和Skoog（MS）液体培养基（1%蔗糖）混合30 min。静置1h后，以800×g离心5min，将微生物分离成上清液组分，所得上清液中含有土壤微生物和养分，称为微生物菌剂（未过滤菌剂）。我们还制备了过滤消毒样品作为对照，以分离微生物介导的效应和土壤滤液中营养物质介导的效应（营养接种剂对照）。为此，在10000×g下进一步离心10min，过滤（0.22μm）去除土壤微生物。因此，我们的实验设计包括番茄田、大豆田和亚热带森林土壤的微生物和营养接种剂控制。在试验结束时采集根际土壤样品时，我们使用灭菌伽玛射线辐照（50kgy）番茄田土壤作为共同目标移植土壤（直径11cm，高度10cm的盆栽土壤700g），并添加40g灭菌蛭石以保护植物根系免受机械损伤。选择番茄田土壤作为目标移植土壤是因为它代表了中国典型的集约化单作农业，具有高施肥率、传统管理做法和之前报道的每年两个作物季节（Wei et al.2019）。这类土壤经常遭受微生物多样性降低的影响，使其成为使用微生物菌剂恢复微生物群落的可行目标（Moeskops等人，2010年；Tsiafouli等人，2015年）。用200ml的所有微生物和营养菌剂接种目标移栽土壤，并建立附加的阴性对照处理，即用200ml无菌MS液体培养基（1%蔗糖）接种。每个处理由三个独立的复制罐组成，总共21个罐。然后将接种的花盆在25°C的植物生长室中静置25天，以允许微生物群的定殖和稳定（Vivant等人2013），然后用5个发芽的番茄种子（茄属番茄）播种。‘合作903’）每罐，如前所述进行表面消毒和发芽（Gu et al.2017）。所有培养皿均采用随机区组设计（每周重新排列两次），暴露于50μmol m−2 s−1的光照强度下，时间为16:8 h光：暗光周期在25°C下，对所有的罐子进行称重，每周三次用无菌去离子水补充，以保持土壤湿度恒定在持水量的60%容量。此外，每周用MS溶液（50ml）施肥一次。生长5周后，从每个复制盆中收获5株植物，收集根际土壤样本。根据先前的研究选择了5周的时间点，这些研究表明，在番茄生长周期的这一阶段，土壤细菌可以对植物生长产生积极或消极的影响（Gu et al.2017；Nihorimbere et al.2009；Tan et al.2013）。为了收集根际土壤样本，首先通过摇动从植物根系中去除多余的土壤，并将与根系紧密粘附的剩余土壤（根际土壤）储存起来以供进一步分析。在一个复制罐中从每个处理的5株植物中收集的根际土壤样品汇集在一起，并储存在−80°C下，用于DNA提取和进一步的序列分析。

微生物菌剂对植物生长促进作用的测定

在盆栽试验结束时，测定了微生物菌剂对植物生长的促进作用，以及植物生物量和养分浓度的差异。在105°C下加热30分钟并在60°C下干燥后，使用Sartorius BT25S天平（Sartorius，NY，USA）测定植物根和茎的干重。评估植物生物量作为每个处理盆的平均茎和根干重。为了测定植物磷和钾的含量，将每个重复盆栽的所有子样本（包括地上部和根系植物材料）汇集、研磨并通过0.5 mm的筛孔进行彻底均质。然后使用H2SO4-H2O2消化0.25–0.3 g重复罐子样品，如下所示。首先，将植物材料置于凯氏烧瓶中，并添加5 mL浓H2SO4。然后在大约365℃的块状消化器中消化内容物1小时，直到植物材料变成深棕色。稍微冷却（约1分钟）后，添加10滴30%（m/v）H2O2。然后再次加热内容物10-20分钟，冷却并用H2O2处理。重复这个程序，直到棕色消失，溶液变得完全透明。然后将最终溶液溶解到100 mL去离子水中并静置3 h。在该溶液中直接测量P和K的浓度。采用钼蓝比色法（Thomas等人，1967年）测定植物磷含量，采用原子吸收光谱法（Varian spectrum AA 220 FS，澳大利亚维多利亚）测定全植物钾含量。如前所述，将植物性状数据合并成一个反映平均植物生长促进功能的定量指标（Bradford et al.2014；Delgado-Baquerizo et al.2016；Maestre et al.2012）。为此，首先利用Z-score变换对四个测定的植物生长性状（根生物量、地上部生物量和植株K、P浓度）进行标准化，然后取平均值，得到平均植物生长促进指数。

土壤DNA提取、16srrna基因扩增子测序及数据处理

按照制造商的方案，使用动力土壤提取试剂盒（美国加利福尼亚州莫比奥实验室）从0.25 g根际土壤子样本中提取土壤DNA。使用NanoDrop One/One C分光光度计（Thermoscitific，WI，USA）对DNA提取物进行定量。为了分析土壤细菌群落的组成和多样性，16S rRNA基因的V4-V5高变区使用引物515F（5′-GTGCCAGCCGAA−3′）和907R（5′-CCGTCAATTCMTTRAGTT-3′）进行扩增和测序（Beller等人，2013），并使用Illumina测序平台所需的适配器进行PCR扩增，如前所述（Gu等人，2016）。扩增产物用AxyPrep PCR净化试剂盒（中国杭州Axygen）纯化，用NanoDrop分光光度计定量，并用Illumina MiSeq平台（中国上海个人生物技术有限公司）测序。

序列数据采用UPARSE操作程序（Edgar 2013）进行处理。对于每个样本，首先合并序列对，并以最大期望误差阈值1.0进行质量过滤。去除单子后，基于3%的差异性，序列读取被聚集到操作分类单元（OTU）中，然后使用UCHIME过滤嵌合读取（Edgar等人，2011）。样本被稀释到最小样本的深度（10603次读取），序列读取和获得的OTU表使用Mothur进行分析（Schloss等人，2009年）。使用核糖体数据库项目分类器（Wang et al.2007）使用80%置信阈值对每个OTU的代表性序列进行分类。使用非参数Shannon多样性指数估计每个样本的细菌群落多样性，并使用未加权UniFrac距离度量对细菌群落组成进行聚类（Lozupone et al.2007）。所有原始序列数据已存放在NCBI序列读取档案中，登记号为PRJNA496246。

定量PCR检测细菌丰度

采用563F和802R引物对16S rRNA基因丰度进行定量PCR（qPCR）以比较实验结束时细菌丰度的差异（Cardenas等人，2010）。使用Applied Biosystems 7500实时PCR系统（CA，美国）和SYBR Premix Ex Taq试剂盒（Takara，中国大连）进行所有qPCR检测，一式三份。每个20μL反应包含10μL SYBR预混Ex Taq、0.4μL ROX参比染料II、2μL模板DNA、0.4μL每个引物（10μM）和6.8μL dH2O。热循环包括在95°C下初始变性30 S，然后在95°C下40个循环5 S和60°C下34 S，最后是解离阶段（95°C下15 S，60°C下15 S）°C持续60秒，95°C持续15秒）。通过构建含有本研究中使用的番茄田土壤中的优势微生物青枯菌菌株QL-Rs1115的16S rRNA基因序列的质粒，产生了16S rRNA基因的标准（Wei等人，2011）。

统计分析

我们使用Student's t检验（spssv.19）比较微生物菌剂处理和相应的营养菌剂处理之间的差异。采用析因方差分析（ANOVA，Tukey's诚实显著性差异检验；SPSS v.19）比较接种处理之间与其来源相关的平均差异，并在单独的模型中分析以下因变量：（1）细菌群落多样性，（2）细菌总丰度，（3） 根系生物量，（4）地上部生物量和（5）植物磷和（6）钾浓度。由于细菌丰度数据的非正态分布，采用log10转换值。通过分子方差分析（AMOVA）（Schloss 2008）使用Mothur检验微生物组组成的统计显著性差异。采用多元回归树（MRT）分析方法，研究了接种微生物组和接种剂来源对根际细菌群落组成（R平台、mvpart和MVPARTwrap包）的相对贡献。在盆栽试验结束时，采用Mantel检验（R平台，vegan软件包）和双变量相关（Pearson和Spearman相关法；SPSS v.19）对供试土壤的生长性状、理化性质和根际微生物组成之间的关系进行了研究。利用CANOCO（ETTEN 2005）进行了冗余分析（RDA），总结了植物生长性状（即根冠生物量和植物磷钾浓度）、细菌群落特征（即细菌多样性、丰度、，占细菌总序列77.8%的前20个细菌属的相对丰度（被认为是优势类群）和微生物接种处理。随机森林（RF）分析（Breiman 2001）是用来确定潜在的关键类群与植物生长促进使用“randomForest”命令RF包（R平台）。在这一分析中，我们使用了前10个细菌属的相对丰度、细菌群落多样性和细菌总丰度来确定不同微生物和营养接种处理之间平均植物生长促进（基于所有植物生长性状的平均Z分数）的主要预测因子。使用a3软件包（R平台）中的“a3”命令，对每个给定响应变量（即前10个细菌属的相对丰度、细菌群落多样性和细菌总丰度）的1000个排列进行随机森林模型预测（R2值）的统计显著性和交叉验证。

结果

微生物菌剂对植物生长和养分吸收的影响

与MS培养基对照（图1a-b和表S2）或相应的营养菌剂对照（图1a-b和表S2）相比，来自森林和大豆土壤的微生物菌剂对番茄的根冠生物量有明显的正效应。相比之下，与营养控制处理相比，来自番茄土壤的微生物菌剂对根和地上部生物量没有显著影响，主要是因为营养菌剂本身对番茄生物量有明显的积极影响（图1a-b和表S2）。此外，相对于营养控制处理，来自森林和番茄土壤的微生物菌剂对番茄植株组织中P和K的浓度有积极的影响。相比之下，来自大豆土壤的微生物菌剂没有显著影响（图1c-d和表S2）。这些结果表明，微生物菌剂的来源对促进植物生长有很大的积极影响，森林表层土壤对番茄植株生物量和养分同化都有持续的积极影响。

图1 微生物（同时含有土壤养分和微生物的未过滤样品；黑条）和营养接种剂（仅含有土壤养分的过滤样品；深灰色条）对番茄植株生长促进的影响（MS培养基对照显示在白色上）。不同的面板显示了微生物菌剂对根生物量（a）、地上部生物量（b）、磷含量（c）和钾含量（d）的影响。在所有面板中，条形表示平均值±1标准误差，条形上方的星号表示微生物接种剂和相应的营养接种剂处理之间的显著差异（*，p < 0.05；**，p < 0.01；***，p < 0.001；学生t检验）

表S2微生物菌剂对番茄地上部和根系生物量、植株K和P含量影响的Tukey事后检验方差分析结果。显著效果以粗体突出显示

Table S2 ANOVA results of Tukey post hoc test for the effects of microbial inoculants on tomato shoot and root biomass, plant K and P content. Significant effects are highlighted in bold

微生物菌剂来源对根际细菌群落组成的影响

接受不同微生物或营养素接种剂的所有目标土壤的细菌群落组成形成七个不同的集群（p<0.001，AMOVA；图2a）。基于微生物接种剂的来源，进一步观察到明显的聚集（图2a）。多元回归树分析解释了65.9%的根际细菌群落组成的总变异性（图2b），并且群落的组成明显不同，这取决于他们是否接受了微生物或营养接种剂（p<0.001，AMOVA；图2a-b）。接种剂中微生物的存在对根际微生物群落组成的决定效应最大，占总变异的47.66%，而微生物接种剂的来源解释了18.23%的变异。此外，供试土壤理化性质与供试土壤根际细菌群落组成呈显著正相关（r = 0.90，p= 0.001，Mantel检验）。与阴性MS培养基或营养素接种对照组相比，所有接受微生物接种的细菌群落具有更高的多样性（香农多样性指数）（图3a和表S3）。当目标土壤接受来自番茄土壤的微生物菌剂时，细菌群落多样性最高（图3a和表S3）。相比之下，与营养控制处理相比，只有大豆土壤中的微生物菌剂对总细菌丰度有积极影响（图3b和表S3）。此外，我们发现42.7%的OTU在所有微生物接种剂处理之间共享，大多数共享的OTU属于变形杆菌、放线杆菌、拟杆菌和gemmatinoades门，而31.2%的OTU是每个微生物接种剂处理所特有的（图S1）。与MS培养基对照组和营养素接种剂对照组相比，所有三种微生物接种剂处理组在实验结束时表现出较高的Deltaproteobacteria和其他未分类细菌的相对丰度（图3c和S2）。从大豆和番茄土壤中接种微生物菌剂的土壤，其厚壁菌的相对丰度低于相应的营养菌剂对照。相比之下，从森林土壤和番茄土壤中接种微生物菌剂的土壤具有较低的γ-蛋白菌相对丰度（图3c和S2），而从森林土壤中接种微生物菌剂的土壤具有较高的放线菌相对丰度（相对于营养控制处理）。这些结果表明，微生物菌剂的来源影响了番茄根际土壤细菌群落的分类组成和细菌丰度。

图2 微生物菌剂和营养菌剂对番茄根际细菌群落组成的影响。（a） 基于未加权UniFrac度量的微生物和营养素接种剂（比例尺表示5%相似性）细菌群落组成分散的变异聚类。（b） 多元回归树分析比较了不同来源的营养素和微生物菌剂对细菌群落组成的影响。解释的总变异百分比表示在不同的分支下，n表示每个簇内独立复制的数量

图3 微生物（黑条）和营养接种剂（深灰色条）对番茄根际香农多样性指数（a）、细菌总丰度（b）和主要细菌门相对丰度（c）的影响（MS培养基对照显示为白色）。在a组和b组中，误差线表示平均值±1标准误差，线上方的星号表示微生物接种剂和相应的营养接种剂处理之间的显著差异（**，p < 0.01；***，p < 0.001；Student's t检验）

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表S3微生物菌剂对番茄根际细菌群落多样性和细菌丰度影响的Tukey事后检验方差分析结果。显著效果以粗体突出显示

Table S3 ANOVA results of Tukey post hoc test for the effects of microbial inoculants on bacterial community diversity and bacterial abundance in the tomato rhizosphere. Significant effects are highlighted in bold

图S1不同微生物菌剂处理番茄根际共有OTU菌门。我们检测到三种微生物接种处理共有134个otu，其中大部分属于变形杆菌、放线杆菌、拟杆菌和gemmatimonades（PDF 148kb）

Fig. S1 Bacterial phyla of shared OTUs present in the tomato rhizosphere treated with different microbial inoculants. We detected 134 shared OTUs between three microbial inoculant treatments and most of these OTUs belonged to Proteobacteria, Actinobacteria, Bacteroidetes and Gemmatimonadetes (PDF 148 kb)

图S2 微生物菌剂和营养菌剂处理的细菌门差异显著。校正后的p值用Student's t检验计算（p < 0.05）。

Fig. S2 Bacterial phyla significantly different between microbial and nutrient inoculants treatments. Corrected p-values were calculated using Student’s t test (p < 0.05).

图S3 营养和微生物菌剂改良番茄根际土壤促生性状与细菌群落组成的关系。（a） 随机森林模型结果显示了影响植物生长的细菌分类群的平均预测重要性（均方误差增加百分比）。不同的条形图颜色表示效果的方向，条形图上方的星号表示显著性水平（**，p < 0.01；*，p < 0.05）。（b） 细菌群落多样性（Shannon多样性）与植物平均生长促进率（z-score）的相关性

Fig. S3 Associations between plant growth-promoting traits and bacterial community composition of tomato rhizosphere soils amended with nutrient and microbial inoculants. (a) Random forest model results showing the mean predictor importance (percentage of increase in mean square error (MSE)) of bacterial taxa in affecting plant growth. Different bar colors denote the direction of effects and asterisks above the bars indicate the significance levels (**, p < 0.01; *, p < 0.05). (b) Correlation between the bacterial community diversity (Shannon diversity) and mean plant growth-promotion (z-score)

与植物生长促进相关的候选细菌类群的鉴定

所有与促进生长有关的植物特性（地上部和根系生物量以及植物K和P浓度）均受到根际微生物组分的显著影响（r = 0.72，P= 0.004，Mantel检验）。为了更详细地探讨这一点，我们使用冗余分析将微生物接种剂来源与细菌群落组成和与生长促进相关的植物特性联系起来。微生物菌剂通过影响占细菌总序列77.8%的前20个细菌属的相对丰度对植物生长产生积极影响（图4a）。例如，植物地上部生物量的增加与博尔德菌属、单孢菌属和链霉菌属的相对丰度较高有关，这些属在森林和大豆微生物菌剂中更为丰富。与此相反，番茄地上部生物量与Gemmatimonas、Sphingomonas、Gp3、Luteimonas和根茎微生物属呈负相关，这些细菌在番茄土壤中比其他微生物菌剂更为丰富。同样，高植物磷和钾浓度与高相对丰度的代拉菌、伯克霍尔德菌、链霉菌、肠杆菌和花生球菌属有关，这些细菌在森林和番茄微生物菌剂处理中相对丰富。此外，细菌丰度和群落多样性总体上与植物K、P浓度呈正相关（P<0.05，Spearman相关）。为了确定微生物菌剂处理中与植物生长促进相关的最重要的细菌类群，我们采用随机森林分析法，基于前10个细菌属的相对丰度、细菌总丰度、细菌群落多样性和总结所有植物生长促进的平均z分数之间的关系特点。基于这一分析，我们发现链霉菌（放线菌属）、叶黄素单胞菌（伽马蛋白菌属）和肠杆菌（伽马蛋白菌属）属与植物生长最显著相关（图4b），其阳性（r = 0.758，p= 0.018，链霉菌；r = 0.802，p= 0.009，肠杆菌）和阴性（r = 0.717，p= 0.03，叶黄素）效应。我们还进行了另一个随机森林分析，以比较营养素和微生物菌剂处理的相对重要性。我们发现，细菌多样性通常更好地预测植物的生长促进，而不是任何特定的类群，并且当接种剂包括与营养控制处理相关的微生物时，这种影响更为明显（图S3）。这一分析证实，与微生物菌剂相比，营养素的添加对植物生长的促进作用很小，细菌物种特性和群落多样性对解释植物生长的促进作用很重要。

图4 不同微生物菌剂处理番茄根际土壤促生性状与细菌群落组成的关系。（a） 冗余度分析总结了不同接种处理间植物生长性状与属丰度的相关性（冗余度分析包括前20个属）。说明的总变异百分比显示在轴上，红色箭头显示了对植物生长性状影响的相关性（角度）和大小（长度）。（b） 随机森林模型结果显示了细菌分类群对植物生长的平均预测重要性（均方误差增加百分比）。不同的条形图颜色表示效果的方向，条形图上方的星号表示显著性水平（*，p < 0.05）

讨论

在这里，我们着手研究微生物菌剂的来源在多大程度上影响细菌促进植物生长，以及哪些类群与植物的有益作用有关。我们发现，微生物菌剂的来源对群落的组成有很大的影响，这表明植物的选择不足以促进微生物群落组成的趋同。相反，微生物菌剂的来源明显影响了细菌群落的组成，进而影响了植物生物量和养分同化方面促进植物生长的程度。具体而言，链霉菌、叶黄素单胞菌和肠杆菌被确定为对植物生长具有积极和消极影响的潜在关键类群。总之，这些结果表明，微生物群落接种剂可以预测促进植物生长，这种效果取决于特定细菌类群的存在。

植物可以通过产生和分泌根系分泌物来招募或抑制不同的微生物群，从而形成根际微生物群落的结构和功能（Mendes et al.2014；Sasse et al.2018；Zhalnina et al.2018）。然而，这种寄主介导的过滤也可能取决于根际微生物群落的组成和某些植物有益微生物的存在。发现微生物菌剂的来源对植物生长有明显的促进作用。特别是对植物生物量的正效应与来自森林和大豆田土壤的微生物菌剂显著相关，而来自森林和番茄田土壤的微生物菌剂对植物养分同化有明显的正效应。土壤养分单独对根际细菌群落的影响相对较小。有趣的是，森林土壤对植物生物量和养分同化的正效应最强。对此的一种解释可能是，与定期接受化学施肥的农业番茄和大豆土壤相比，以细菌为生的非管理森林土壤具有较高的酶活性，因为营养源可能具有高度可变性，很难被隔离（Bandick和Dick 1999；Knight和Dick 2004）。为支持这一点，之前有报道称，与耕地土壤微生物组相比，森林土壤微生物组表现出更高的分解代谢活性（Creamer等人，2016）。我们还发现，与其他土壤相比，森林土壤的有机质和碳含量相对较高（表S1），这有利于具有较高酶和分解代谢活性的微生物。因此，非农业天然土壤是微生物菌剂的良好潜在来源。

与阴性MS培养基或营养接种对照组相比，接种微生物菌剂后所有细菌群落的细菌多样性都较高。此外，接种番茄菌剂的土壤细菌群落多样性最高，而只有接种大豆菌剂的土壤细菌群落多样性高于对照处理。总之，这些结果表明，植物介导的微生物群落的招募取决于它们最初所包围的群落的多样性和组成。从机制上讲，这可能是由于细菌在初始定殖期间利用可用生态位空间的能力不同（Xun等人2015a），并可能通过优先效应阻止晚到物种的定殖（Hiscox等人2015；Sprockett等人2018）。即使无菌MS培养基对照土壤也达到了相对较高且多样的细菌群落，这可能是由于接种处理后空气中的细菌迁移或从休眠孢子池中恢复所致（Barberán等人，2015年；Delmont等人，2014年；Setlow 2007年；Zarraonaindia等人，2015年），接种剂中微生物的存在占根际微生物群落总变异的大部分。

为了更详细地研究特定细菌的作用，我们进行了相关和随机森林分析，以统计确定与促进植物生长显著相关的细菌类群。结果表明，链霉菌、肠杆菌和叶黄素单胞菌是影响植物生长的主要类群，与链霉菌和肠杆菌的相对丰度呈正相关，与叶黄素单胞菌的相对丰度呈负相关。尽管我们的研究没有探索微生物组在亚基因组水平上的功能，但链霉菌和肠杆菌的可培养成员已被证明通过各种机制促进植物生长，包括吲哚乙酸和铁载体的产生和磷酸盐的溶解（Palaniyandi et al.2014；Sadeghi et al.2012；Shoebitz等人，2009年；Taghavi等人，2010年）。然而，叶黄素单胞菌在植物生长中的作用在很大程度上还没有被探索。此外，我们发现Dyella、Burkholderia和花生球菌属与高植物P和K含量有关，这与之前的研究一致，这些属的可培养成员参与了K和P的溶解（Madhaiyan et al.2015；Palaniappan et al.2010；Zhang et al.2011）。最后，发现博尔德菌属和单孢菌属与高地上部生物量有关。然而，它们在促进植物生长中的作用尚不清楚。因此，需要进一步的研究来揭示根际微生物群改变植物生长的具体机制，并通过实验验证这些属对植物生长促进的因果作用。这有望通过采用非破坏性的植物重复取样（Wei等人，2019年）和分子方法实现，如测序和稳定同位素探测方法与DNA和RNA生物标记物相结合（Haichar等人，2012年；Vandenkoornhuyse等人，2007年）。值得注意的是，本研究仅关注细菌群落，许多其他重要的土壤微生物，如丛枝菌根真菌，对土壤功能和植物生长促进非常重要（Pellegrino et al.2012；Van der Heijden et al.1998）。在未来，在多个王国中鉴定促进植物生长的微生物将是一件有趣的事情，这将允许在多营养群落水平上操纵土壤微生物群落（Banerjee et al.2018）。

由于共享环境或植物介导的条件而进行的选择先前已被报道导致微生物群落结构的趋同（Kurtz et al.1998；Langenheder and Székely 2011；Scheuerl et al.2020）。不幸的是，我们无法描述每种微生物菌剂供体土壤的初始群落组成，这使得我们只能在实验结束时比较养分和微生物菌剂之间的变化。因此，需要进一步的研究来比较微生物菌剂的原始成分如何影响根际微生物群的组装，以及植物介导的“寄主过滤”的潜力是否取决于植物种类或品种。此外，还需要更多的工作来了解现有的原生微生物群或土壤理化性质在多大程度上影响接种微生物的建立（Kardol et al.2008）。例如，我们发现供体接种土壤的理化性质与目标土壤的根际细菌群落组成之间存在显著相关性，不同供体土壤之间的有机质、氮和碳含量存在明显差异（表S1）。因此，系统比较微生物群落组成的作用以及供体和目标土壤的物理化学性质（Calderon等人，2017；Xun等人，2015a）将有助于提高微生物接种剂的建立成功率和效果。

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